메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터

주제분류

정기구독(개인)

소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.

회원혜택

로그인 회원이 가져갈 수 있는 혜택들을 확인하고 이용하세요.

아카루트

학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.

영문교정

영문 논문 작성에 도움을 드리기 위해, 영문 교정 서비스를
지원하고 있어요.

고객센터 제휴문의

...

저널정보

저자정보

표지
이용수
내서재
0
내서재에 추가
되었습니다.
내서재에서
삭제되었습니다.

내서재에 추가
되었습니다.
내서재에서
삭제되었습니다.

초록·키워드

오류제보하기
In this paper, we propose a new two-stage segmentation method for the effective object recognition which uses region-growing algorithm and k-means clustering method. At first, an image is segmented into many small regions via region growing algorithm. And then the segmented small regions are merged in several regions so that the regions of an object may be included in the same region using typical k-means clustering method. This paper also establishes similarity measurement which is useful for object recognition in an image. Similarity is measured by fuzzy system whose input variables are compactness. magnitude of biasness and orientation of biasness of the object image, which are geometrical features of the object. To verify the effectiveness of the proposed two-stage segmentation method and similarity measurement, experiments for object recognition were made and the results show that they are applicable to object recognition under normal circumstance as well as under abnormal circumstance of being.

목차

Abstract

1.서론

2.영상분할

3.퍼지 알고리듬을 이용한 유사도 측정

4.실험결과

5.결론

참고문헌

참고문헌 (9)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-550-014040866